Ontology-based Information Structure Design for Generating Task-Executable Simulation Environments from BIM
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066604
교육부
한국연구재단
광운대학교
김예림
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
개발연구
대학
서울특별시 노원구
건설/교통 > 건설시공/재료 > 시공 자동화기술
본 연구의 최종목표는 Revit 기반 BIM 데이터로부터 로봇 작업 수행에 필요한 정보를 추출·경량화하고, 이를 온톨로지 기반으로 재구성하여 USD 형식의 시뮬레이션 환경으로 자동 변환하는 기술을 개발하는 것임. 바닥 개구부 임시 폐쇄 작업을 대상으로 Revit Add-on 기반 프로토타입을 구현하고, BIM 객체와 로봇 작업 간의 관계를 온톨로지로 구조화하여 ...
... 모델에서 작업 대상 객체(Opening, Cover, Floor)를 자동으로 인식·추출함. 전체 BIM 객체 중 작업 수행에 필요한 핵심 기하 정보(위치·크기·방향)만을 선별하여 경량화된 데이터 구조를 생성하는 모듈을 개발함. 이를 통해 방대한 BIM 모델 데이터를 로봇 학습에 적합한 형태로 축소·정제함. 검증 지표: 객체 추출 정확도(%), 속성 추출 오류율(%), 데이터...
... 시뮬레이션 환경을 Isaac Sim에서 즉시 로드·실행 가능한 건설 로봇 모방학습·강화학습 데이터셋으로 직접 활용함. 질량·마찰·탄성 등 실재료 기반 물리 속성이 정의된 고신뢰 환경으로, BIM ... 전반의 효율화에 기여함. 향후 타 BIM 소프트웨어(Archicad, Tekla) 및 로봇 플랫폼(ROS)으로의 확장을 통해 스마트 건설 자동화 연구의 표준 인프라로 발전 가능함.[기대효과]학술적으로는 ...